Biyoteknoloji Değerleme Özgünlükleri ve En İyi Uygulamalar

Yönetici Özeti

Tanıtım

Biyoteknoloji alanıyla ilgileniyorsanız veya bu alanda deneyiminiz varsa, çok az geliri olan veya hiç geliri olmayan biyoteknoloji şirketlerinin hala milyarlarca değerinde olması şaşırtıcı olmamalıdır. Gilead'in Kite Pharma'yı yaklaşık 12 milyar dolara satın aldığı 2017'deki en önemli biyoteknoloji M&A anlaşmasını düşünün. Anlaşma sırasında Kite, 600 milyon doların üzerinde birikmiş açıkla hâlâ zarar ediyordu, ancak önemli ölçüde, aynı zamanda kanseri tedavi eden bir CAR-T hücre terapileri boru hattına da sahipti. Uçurtma mutlaka bir anomali değildi. Nasdaq Biyoteknoloji Endeksi (NBI) şirketlerinin kurucu şirketlerinin neredeyse %80'inin kazancı yoktur; 250 milyar doların üzerinde piyasa değerini temsil eden 150'den fazla şirket. Ve biyoteknolojiye yapılan ortalama VC yatırımı, 2005'te 4,6 milyar dolardan 2015'te 12,9 milyar dolara, son on yılda iki katından fazla arttı. Kurumsal öz sermaye yatırımcıları olarak, bunun basitçe yatırımcıların coşkusu ile açıklanamayacağı açıktır. Daha ziyade, boru hattının genellikle bir şirketin değerini haklı çıkardığını göstermek içindir.

Bu makale, özellikle ilaç şirketlerine (ilaç geliştirmeye değil diğer sağlık cihazlarına odaklanan şirketlere değil) odaklanarak biyofarma şirketlerinin bu tür boru hatlarına nasıl değer verileceğini incelemektedir. Biyoteknoloji şirketlerinin değerlemelerinin diğer varlıkların değerlemelerinden nasıl farklı olduğuyla başlayacağız. Ardından, riske göre ayarlanmış NPV değerleme metodolojisine odaklanacağız ve birkaç ilgili konunun tartışılmasıyla kapatacağız: (i) birden fazla ilaç adayının portföyleri hakkında nasıl düşünülebileceği ve (ii) değerin bu faktörlerden nasıl etkilenebileceği yatırımcının veya edinen kişinin özellikleri.

Neden Biyoteknoloji Boru Hattı Değerlemesini Anlamamız Gerekiyor?

İlaç geliştirme pahalıdır. Önde gelen bir araştırma, başarılı bir ilaç geliştirmenin toplam maliyetinin (genellikle çok sayıda başarısız girişimi içerir) 2,5 milyar doları aştığını tahmin ediyor. Diğer çalışmalar (aşağıdaki tabloya bakınız) maliyetlerin toplamda yaklaşık 1,4 milyar dolar olduğunu göstermektedir. Bu rakam, yukarıdaki 2,5 milyar dolarlık tahminden daha düşüktür, çünkü ikincisi aynı zamanda yatırılan sermayenin fırsat maliyetinin bir tahminini içerirken, birincisi yalnızca cepten yapılan harcamaları temsil eder.

Bu nedenle, ilaç geliştirme, başlangıçtan itibaren çok fazla sermaye gerektirir. Basitçe söylemek gerekirse, bir ilaç şirketini yeniden başlatmak ve bu nedenle başlangıçtan itibaren ve ayrıca geliştirme döngüsünün çeşitli noktalarında yatırımcılara ihtiyaç duymak neredeyse imkansızdır. Bu yatırımcılar, risk sermayedarlarını (örneğin, Domain, HCV, MPM ve diğerleri gibi insanlar), stratejik yatırımcıları (yani, diğer ilaç şirketleri) ve ayrıca kamu piyasası yatırımcılarını (bu nedenle, piyasada bu kadar çok şirketle sonuçlanıyoruz) içerebilir. NBI). Biyoteknoloji için kaynak yaratmak başlı başına bir makaledir, ancak hem yatırımcıların hem de kurucuların/biyoteknoloji yöneticilerinin değerleme konusunda uzmanlaşması gerekecektir—onaylanmış olsa bile, pazarlanabilir bir ürün gelecekte uzun yıllar alabilir.

Zamanında bir not: Bunu Asya'dan okuyorsanız, muhtemelen Hong Kong Menkul Kıymetler Borsası'nın yakın zamanda biyoteknoloji firmalarının gelir veya kar olmadan listelenmesine izin verdiğini biliyorsunuzdur, değerlemesi bu makalede tartışacağımız şeyleri gerektirecektir.

Biyoteknoloji Boru Hattı Değerlemesi Neden Farklıdır?

Biyoteknoloji firmaları, MBA ve/veya CFA kurslarınızda değer vermeyi öğrendiğiniz standart widget üreticiniz değildir. Sektöre özgü bazı benzersiz özellikleri anlamak için okumaya devam edin.

Hangi Gelirler?

Daha önce de belirttiğimiz gibi, birçok biyoteknoloji firmasının kârlılığı veya nakit akışı ölçümlerini bırakın, henüz gelirleri bile yok. Aslında, bir ilacın onaylanmasından önceki nakit akışları önemli ölçüde olumsuz olacaktır. Bu, KD/FAVÖK veya F/K gibi "standart" değerleme katlarının daha az alakalı olduğu anlamına gelir. Esasen maliyete dayalı bir değerleme olan EV/yatırım yapılan Ar-Ge gibi bazı alternatif katlar vardır. Karşılaştırmalı değerleme metodolojisi, kamu piyasası emsallerini veya karşılaştırılabilir M&A işlemlerini kullanan bir başka popüler metodolojidir. Çoğu biyoteknoloji şirketi kendine özgü olduğundan, bu nedenle sınırlı kullanımın karşılaştırmalı analizini sağladığı için genellikle uygulanabilir değildir. Aşağıda alternatif bir değerleme yöntemini inceleyeceğiz.

Daha köklü biyoteknoloji şirketleri için bile, tarihsel gelirleri tipik olarak yeterince kendine özgüdür ve tahminlerin, geçmiş şirket içi deneyimlere/verilere veya hatta projeksiyonlar için kılavuz raylar olarak diğer karşılaştırılabilir şirketlere dayanmak yerine sıfırdan oluşturulması gerekir. Başka bir deyişle, geçmiş eğilimleri tahmin etmeye yönelik tahminlere yönelik tipik yaklaşım hemen hemen tükenmiştir. Örneğin, İsviçre farmasötik araştırma şirketi Idorsia'nın mevcut boru hattı için aşağıya bakın ve hem etki mekanizmasının (ilacın farmakolojik bir etki oluşturduğu süreç) hem de hedef endikasyonların (bu ilacın bir belirli bir hastalık).

Yapılandırılmış Geliştirme Süreci

Biyoteknoloji şirketleri de sektöre özgü uzun bir gelişim süreciyle karşı karşıyadır. Yeni bir ilaç için Araştırmaya Dayalı Yeni İlacın (ABD'de IND) sunulmasından pazara girişe, düzenleyici onaydan sonrasına kadar geçen tipik bir zaman çerçevesi, aşağıdaki grafikte gösterildiği gibi, yaklaşık sekiz yıldır. Bu sekiz yıl boyunca süreç, herhangi bir ilacın başarısız olabileceği araştırma, test ve FDA incelemesinin yapılandırılmış aşamalarını takip eder.

Uyuşturucu Ruleti: Kırmızı mı Siyah mı?

Basitçe söylemek gerekirse, sonuçta bir ilaç tedavide etkilidir veya değildir. Etkili olsa bile, düzenleyici kurumlar tarafından onaylanabilir veya alınmayabilir. Onaylanmadan önce ilaçlar, başarısız olabilecekleri herhangi bir noktada yapılandırılmış bir süreçten (klinik öncesi ve klinik denemeler) geçer ve bir kez başarısız olduklarında, süreç genellikle geri döndürülemez. Bu, sonuç dağılımının daha az ikili olduğu diğer işletmelerin çoğundan farklı bir risk profilini temsil eder. Silikon Vadisi konuşmasında, başarısız bir ilacı "döndürmek" genellikle çok zordur. Doğru, erken aşamada, biyoteknoloji dışı girişimlerde başarısızlık da olası bir sonuçtur, ancak başlangıç ​​başarısız olmazsa, oldukça geniş bir sonuç dağılımı vardır: Bu yeni mobil uygulama binlerce veya on milyonlarca indirme alabilir. gelirler, nakit akışları ve değer üzerindeki dolaylı etkilerle birlikte. Ve biyoteknoloji dışı girişimler zorluklarla karşılaştığında, hayatta kalmak için iş modellerini neredeyse rutin olarak ayarlarlar. Anılarınızı, Netflix'in bir akış hizmeti olmadan önce bir DVD posta siparişi şirketi olduğu veya Instagram'ın günümüzün baskın fotoğraf uygulamasına dönüşmeden önce oyun ve fotoğraf öğelerine sahip bir check-in uygulaması olduğu zamana geri gönderin.

Sonuç olarak, örneğin indirgenmiş nakit akışı (DCF) oluştururken ve uygun iskonto oranını seçerken bu farklı risk profilini değerleme analizimize yansıtmamız gerekir. Genel olarak konuşursak, bu konuda gidebileceğimiz iki yol var:

• İlk olarak, olumlu bir sonuç varsayabiliriz (yani, uyuşturucu işleri, onaylanır ve gelirler gelir), ancak riski yüksek bir iskonto oranı kullanarak yansıtabiliriz (aşama ne kadar erken olursa, yüksek risk nedeniyle iskonto oranı o kadar yüksek olur). Bu esasen biyoteknoloji dışı girişimlerde de kullanılan “risk sermayesi yöntemi”dir.
• Alternatif olarak, bir dizi sonuç senaryosu oluşturarak ve bunları olasılık ağırlıklarına göre değerlendirerek, sonuçların öngörülemezliğini açıkça yansıtabiliriz. Bu senaryolar, "aşama I sırasında başarısız", "aşama II sırasında başarısız" ve benzerlerini içerebilir. İlaç geliştirmede, oldukça tanımlanmış senaryolarla yapılandırılmış bir sürecimiz olduğundan, bu yöntem, tüm riski etkin bir şekilde yüksek iskonto oranına dahil eden VC yönteminden çok daha kesin bir şekilde riski hesaba katmamızı sağlar. Bu yöntem, riske göre ayarlanmış NPV , bu nedenle bu makalenin geri kalanının odaklanacağı şeydir.

Önerilen Biyoteknoloji Değerleme Metodolojisi: Riske göre ayarlanmış NPV

Riske göre ayarlanmış NPV iki ana bileşen içerir: öngörülen nakit akışları ve senaryolar için olasılıklar. Önce senaryolar için nakit akışlarını, ardından çeşitli senaryolar için olasılıkları tahmin etmeye yaklaşacağız.

Nakit Akışı Projeksiyonları

Daha önce belirttiğimiz gibi, ilaçlar, bu nakit akışı projeksiyonlarını sıfırdan oluşturmamız için yeterince benzersizdir. Önce tipik, stilize edilmiş bir nakit akışı profiline bakalım ve ardından nakit akışı faktörlerinin her birini gözden geçirelim.

Geliştirme aşaması

İlk yıllarda sadece ilaca yönelik Ar-Ge harcamaları nedeniyle çıkışlar olmaktadır. Bu maliyetler, keşif ve klinik öncesi aşamalar sırasındaki yineleme sayısı, klinik öncesi ve klinik denemeler sırasında gereken deneysel tasarım(lar) ve daha fazlası gibi faktörlere bağlı olarak her ilaç için farklılık gösterecektir. Temel olarak yukarıdaki grafikte çıkışları gösteren yılları içermektedir.

Gelir/Pazar Aşaması

İlaç pazara ulaştığında, gelir (ve kâr) projeksiyonları elde etmek için tahmin etmemiz gereken temel itici güçler şunlardır. Bu çerçeveyi her zamankinden daha karmaşık alt sürücülere dönüştürebileceğimizi, ancak bu genel bakış makalesinde en önemli sürücülere odaklanacağımızı unutmayın. Aşağıdaki bölümde, geliri tahmin etmek için, Arthur Cook'un Farmasötik Endüstrisi için Tahmin kitabında belirtilen adımları kabaca takip edeceğiz (gri kutularda gösterilen sürücülerden bazılarını kullanacağız):

Potansiyel Müşteri/Hasta Sayısı

Bir ilaçtaki potansiyel müşterilerin sayısı, hedef koşuldan muzdarip insanların bir alt kümesidir - yine kabaca Arthur Cook'u izleyerek bir hunideki bir dizi filtreden geçerek kaba bir tahmine ulaşırız:

• İlk olarak, terapinin tedavi etmeyi amaçladığı durumdan kaç kişinin muzdarip olduğunu anlamanız gerekir (durumun yaygınlığı. Bunu, yeni vakaların ortaya çıkma oranı olan insidanstan ayırmaya dikkat edin). Tahminleri, Dünya Sağlık Örgütü (WHO) veya ABD Hastalık Kontrol ve Önleme Merkezleri (CDC) gibi kaynaklardan internette bulabilirsiniz.
• İkinci olarak, kaç hastanın durumları için gerçekten bir ilaç alacağına dair bir varsayımda bulunmanız gerekir. Bu, hastalara durumla ilgili teşhis konmasını (ve teşhisin konması, tipik olarak hastanın semptomatik olması), tedaviyi kabul etmesini ve ilaca ulaşılabilecek mesafede olmasını gerektirir.
• Üçüncüsü, hasta evrenini, ilacın gerçekten düzenleyici onayına sahip olduğu bölgelere (ABD'nin FDA'sı, Avrupa Birliği'nin EMA'sına ve Japonya'nın PMDA'sı dahil olmak üzere kilit düzenleyici kurumlara) dayananlarla sınırlamanız gerekir.
• Dördüncüsü, rakip tedavi seçenekleri olması durumunda ilacın pazar payı için bir varsayımda bulunmanız gerekir. Her zamanki gibi, bir internet araması (CDC sitesinde olduğu gibi) size mevcut tedavi seçeneklerini (varsa) sağlayacaktır.

fiyatlandırma

Fiyatlandırma kritiktir ve diğer şeylerin yanı sıra, ilaç şirketinin terapiye yaptığı Ar-Ge yatırımından yeterli bir getiri elde etme ihtiyacına ve ayrıca terapinin değeri ile rakip tedavi seçeneklerine (varsa) karşı değerine bağlı olacaktır.

Mevcut ilaçlar için bile güvenilir fiyat bilgilerine ulaşmak herkesin bildiği gibi zordur, ancak Drugbank gibi web sitelerinde veya bir dizi ücretli veri sağlayıcısından bazı bilgiler bulabilirsiniz. Bir ilacın liste fiyatı ile ödenen ortalama fiili fiyat (ortalama indirimler sonrası - örneğin, bu konferans panelinin bir üyesi tarafından tahmin edilen %45) arasında tipik olarak önemli bir fark olduğunu unutmayın. ilaç şirketleri, PBM'ler, sigortacılar ve CMS dahil olmak üzere paydaşlar arasındaki kamuya açık olmayan müzakereler. Ödenen gerçek ortalama ücreti bulmaya çalışmak, bir uçağa binip ortalama yolcunun ücreti için ne ödediğini bulmaya çalışmakla biraz benzerdir ve resmi, tam ücret fiyatını bilmek size pek yardımcı olmaz!

Potansiyel bir faktör olarak ilaç fiyatlandırmasına ilişkin makro açıdan, özellikle de ABD'de ilaç fiyatlandırmasına ilişkin görünüşte kalıcı olan siyasi tartışmadan bahsetmemek beni ihmal etmiş olur - açıkçası, yatırımcıların ve biyoteknoloji yöneticilerinin buradaki gelişmelere dikkat etmesi gerekiyor.

Gelirden Kâra

İlaçlar için brüt kar marjları tipik olarak çok yüksektir - Stern School'un yüzlerce ilaç/biyoteknoloji şirketi üzerinde yaptığı bir araştırma, onları ortalama olarak ve tüm şirketler için yetmişli yılların en altlarına yerleştirmektedir. Bununla birlikte, bireysel olarak, brüt kar marjları %90'a kadar çıkabilir. Aynı Stern çalışması, ortalama satış, genel ve idari (SG&A) giderlerini gelirin yaklaşık %26-28'inde gösterir, ancak elbette SG&A, birçok satış dışı ve pazarlama gideri dahil olmak üzere “G&A” bölümünü de içerir. Bu Statista tablosu, bazı büyük ilaç şirketlerinin gelir yüzdesi olarak yirmili yaşların ortalarında olması için saf pazarlama giderlerini gösterir. Ancak bunlar, tüm, büyük, çeşitlendirilmiş ilaç şirketleri için ortalama rakamlardır. Bu makalenin işaret ettiği gibi, herhangi bir spesifik ilaç için, pazarlama gideri aralığı geniş olabilir ve ilacın ne kadar rekabetle karşı karşıya olduğu gibi bir dizi faktöre bağlı olabilir.

Gelirlerin Artırılması ve Azaltılması

Gelir/nakit akışı eğrisinin şekli genellikle yukarıdaki Şekil XYZ'deki stilize edilmiş olanı izleyecektir. Hızlanma, çeşitli bölgelerdeki düzenleyici onaylar, üretimin uygulanması ve pazarlama stratejisinin yürütülmesi gibi faktörlere bağlı olabilir. Düşüş, örneğin rakip markalı terapi seçeneklerinin ortaya çıkmasından etkilenebilir.

Yukarıdaki stilize eğrinin sonunda sıfıra giden gelirlere sahip olduğuna dikkat edin. Bunun nedeni, patent süresinin dolmasının ve ardından jenerik ilaçların rekabetinin etkisidir. ABD'de standart patent koruma süresi yirmi yıldır. Bununla birlikte, yeni ilaçların tipik olarak sürecin başlarında patent alındığını unutmayın - örneğin, klinik öncesi aşamadaki hayvan deneyleri sırasında, ilacın gerçekten pazara ulaşmasının genellikle 8-10 yıl alacağı, böylece asıl ilacın piyasaya sürülmesi. "korunan" gelir aşaması sadece 10 yıl kadar uzun olabilir. Patent süresinin sona ermesinden sonra, ilaçtaki fiyat düşüşü tipik olarak hızlı ve önemlidir:

Birinin işaret edebileceği potansiyel olarak hafifletici bazı faktörler vardır:

• ABD'de, ilk jenerik üretici, jenerik ilaç satışlarında altı aylık münhasırlığa sahiptir; markalı üretici aynı zamanda ilk jenerik üretici olabilir ve dolayısıyla koruma süresini etkin bir şekilde uzatabilir. Ayrıca, markalı üreticinin jenerik ürünlerde ilk olmasa bile erken hareket etmesinin ödeme yaptığına dair kanıtlar vardır - örneğin, bu makale markalı üreticilerin satışlarının %30-50'sini talep edebilen markalı üreticilerin örneklerinden bahsetmektedir. ilaçlarının jenerik versiyonu.
• Patentlerin yanı sıra, örneğin üretim sürecindeki ticari sırlar veya bir şirketin ilacının konumunu korumak için kullanabileceği gerekli malzemelere (örneğin viral vektörler) yönelik bir kilitlenme gibi akla gelebilecek başka engeller de vardır. Ancak, bunların tanımlanması/öngörülmesi genellikle zordur ve bu nedenle analize dahil edilmesi zordur.
• Markalı üreticiler, orijinal ürün üzerinde patentlenebilecek ince ayarlar yaparak (örneğin, farklı bir dağıtım sistemi kullanarak) bir ilaçtan elde edilen gelirleri artırmaya çalışabilirler. Patent süresinin dolmasına rağmen bir ilaçtan nasıl daha fazla gelir elde edileceğine dair stratejiler için bu makaleye de bakın.

Bununla birlikte, ilaçlar için nakit akışı projeksiyonları genellikle patentin sona ermesinden sonra herhangi bir nakit akışını (ve dolayısıyla nihai değeri) varsaymaz.

Nakit Akışı Tahminlerini Etkileyen Diğer Faktörler

Nakit akışı projeksiyonları konusunda, tipik gelir/nakit akışı eğrisinde yapılacak olası ayarlamalar da akılda tutulmalıdır, bunlardan sadece iki önemli örneğinden bahsedeceğim.

• Ortaklıklar. Ortaklık koşulları (diğer ilaç şirketleriyle) herhangi bir aşamada nakit akışlarını etkileyebilir. Örneğin, stratejik bir ortak, bir gelir payı karşılığında Ar-Ge ve/veya pazarlama giderlerine yardımcı olabilir, bu da aşağıdan ve yukarıdan nakit akışı profilini etkin bir şekilde düzleştirir. Aşağıdaki resim, iki ortaklık düzenlemesini görebileceğiniz CRISPR Therapeutics'in boru hattından bir alıntıyı göstermektedir. Biri, diğer koşulların yanı sıra, Vertex Pharmaceuticals'ın "gelecekteki geliştirme, düzenleme ve satış kilometre taşları başına 420 milyon dolara kadar" ödeme karşılığında CRISPR Therapeutics'ten (Vertex'in ilaçlarını/terapilerini satmasına izin verir) lisans içi tedaviler almasına izin veren Vertex ile. hedefin yanı sıra ticarileştirilmiş bir ürün adayının gelecekteki satışlarında tek haneli düşük gençlere telif ödemeleri.”

• Hızlandırılmış düzenleyici inceleme. Hem FDA hem de EMA, uygun ilaç için hızlandırılmış bir onay süreci ("Hızlı İzleme"/"Çığır Açan Tedavi"/"Hızlandırılmış Onay"/"FDA'da "Öncelikli İnceleme" tanımlamaları ve EMA'da "Hızlandırılmış Değerlendirme" tanımlaması) potansiyeli sunar. adaylar, bu durumda nakit akışı eğrisi sıkıştırılır veya kısalır. Örneğin, yakın zamanda FDA, nadir görülen ve yaşamı tehdit eden bir nörolojik bozukluk olan adrenolökodistrofiyi (CALD) tedavi eden Lenti-D'nin hızlandırılmış gelişimine izin verdi. Söylemeye gerek yok, diyelim ki geliştirilmekte olan rakip bir ilaç olumlu sonuçlar verdiğinde, gerektiğinde nakit akışı projeksiyonlarını ayarlamamız gerekiyor ve bu nedenle gelecekteki pazar payı varsayımlarını ayarlamamız gerekebilir.

Tedaviler Nasıl?

Terapi adayı, tekrar uygulama yoluyla tedavi etmek veya yönetmek yerine bir durumu tamamen iyileştirmeyi teklif ederse (yukarıda örtük olarak varsaydığımız) ne olur? Özellikle ilk onaylanmış gen terapilerinin ortaya çıkmasıyla, bu artık giderek daha anlamlı bir olasılık haline geldi. Bu, aşağıda özetlendiği gibi, nakit akışı tahminlerimiz için bazı ilginç sonuçlar sunmaktadır:

• Gelir eğrisi farklı görünebilir. Bunun nedeni, teoride, terapinin başlangıçta bu durumdan muzdarip tüm (ulaşılabilir) hastalar üzerinde işlemesi, ancak daha sonra (patent koruması süresi boyunca mevcut hasta evreninin tamamına ulaşabileceğini varsayarak) yalnızca yeni vakalara düşmesidir ( görülme oranı). Bu ilk aşamanın ne kadar süreceği, durumun kendisi de dahil olmak üzere birçok faktöre bağlı olacaktır. Muhtemelen bugüne kadar birkaç emsal vardır, ancak bir örnek olarak, çiçek hastalığını ortadan kaldırmaya yönelik başarılı DSÖ programının 1966-1980 yılları arasında sürdüğünü düşünebilirsiniz. Bir yan nokta olarak, bazen komplo teorileri veya en azından ilaç şirketlerinin bu başlıkta gösterildiği gibi tedavi bulmaktan caydırılabileceğine dair endişeler vardır (buna kontrpuan veren yanıtlar dahildir).
• Fiyatlandırma ve fiyatlandırma yapısı daha da zorlaşıyor. İlaç şirketi bir defaya mahsus peşin bir ücret alıyor mu (eğer öyleyse, hasta nüks ederse bir “geri alma” var mı) veya belki de hastanın nüksetmemesi şartıyla çok yıllı bir taksit ödeme planı mı? Ve bu ikinci seçenek, satış yetkisi alanında yasal bir bakış açısından bile mümkün müdür? Bir yana, bu tek seferlik tedavilerin fiyatları çok yükselir, çünkü tabii ki, aksi takdirde devam eden bakıma ilişkin tasarrufların NPV'sini esasen yansıtmaları beklenir. İlaç şirketleri, örneğin körlüğü tedavi eden bir kişi muhtemelen topluma daha yüksek bir katkı sağlayabileceğinden, fiyatın tedavi edilmiş bir kişiden gelen potansiyel pozitif toplumsal dışsallığın değerini yansıtması gerektiğini/olabileceğini iddia edebilir. GSYİH) kör olandan daha fazla. Bu özel örnekte, Spark Therapeutics'in kalıtsal körlük tedavisi (“Luxturna”) hasta/tedavi başına 850.000 ABD Doları tutarındadır.

Nakit akışı projeksiyonlarındaki hususları gözden geçirdiğimize göre, şimdi bu nakit akışlarını tartmak için kullanacağımız olasılıklara geçelim.

Senaryoların Olasılığı

Peki, bir ilaç adayı için hangi başarı olasılığı varsayılmalıdır? Genel bir ilke olarak, makul bir temel başarı oranıyla başlayıp ardından sürekli olarak yeni kanıtlara uyum sağlayan “iyi Bayesçiler” olmalıyız.

Konuyla ilgili çeşitli çalışmaların bir karışımı olan aşağıdaki tablo, klinikten başlayarak, ilaç geliştirme sürecindeki (üst sıra) her aşamanın yaklaşık başarı olasılıklarını ve ayrıca ilacın onaylanma kümülatif olasılığını (alt sıra - yani, örneğin, aşama I'i geçme olasılığı yaklaşık olarak %65'tir, ancak, gösterildiği gibi, aşama I'in başlangıcından onaylanmış bir ilaca geçme olasılığı genel olarak %90 × %65 × %40 × %65 = %15'tir . alt satırda). NDA'nın yeni ilaç uygulaması anlamına geldiğini ve yüzdelerin NDA'nın başarılı olduğunu ifade ettiğini unutmayın.

Bunlar, elbette, kullanabileceğimiz en genel taban oranlardır ve Bank of America Merrill Lynch'in aşağıdaki grafiklerinde gösterildiği gibi, ilaç adayının terapötik alanını veya yeniliğini dikkate alarak geliştirmeliyiz ve geliştirebiliriz:

Şirketin (ar-ge ve düzenleyici ekiplerinin) ilaçları onaylatma konusundaki sicili gibi, ilacın kendisiyle hiçbir ilgisi olmasa bile, temel oranda yapılabilecek başka potansiyel ayarlamalar da vardır.

Daha sonra, ilgili kanıtlar elde edildiğinde temel oranda ayarlamalar yapılması gerekir. En belirgin örnek, bir klinik deney aşamasını geçmektir ve yukarıdaki gibi tablolar zaten yeni, düzeltilmiş olasılığı sağlar (ancak, neyse ki bizim için Bayes hesaplaması tablo numarasıyla eşleşir, örneğin, aşama I'i geçmek için: %15 × %100 / %65 = %23 ). Çok daha az önemsiz ayarlamalar vardır; örneğin, bir rakibin, belki de aynı yolu hedefleyen bir ilacının klinik bir deneyde sorunlarla karşılaştığını hayal edin.

Senaryo Ağacının Geliştirilmesi

Temel oranlar yardımcı olsa da, yalnızca iki senaryo (başarı/başarısızlık) varsaymak genellikle çok basit olur. Aşama I'e giren bir uyuşturucu adayımız varsa, en azından aşağıdaki senaryo ağacında gösterilen senaryolarla karşı karşıya kalırız - bu ağaçta yakalanmayan pek çok başka sonuç olduğu açıktır. ABD doları tutarlarının milyon cinsinden olduğunu ve her düğümde beklenen NPV'yi temsil ettiğini unutmayın. Buradaki başarı olasılıklarının yukarıdaki özet tablomuzdakilerle uyuşmadığını fark edeceksiniz, bu da çeşitli tahminler olduğunu gösteriyor.

İlk olarak, bir ilaç başarısız olduğunda bunun açıkça önemli olduğunu unutmayın - daha sonra Ar-Ge'ye daha fazla para harcanmış olacaktır. Başka bir deyişle, (tam anlamıyla) Silikon Vadisi mantrasını benimsemek için para ödüyor: “hızlı başarısız ol, sık sık başarısız ol.” Bu, Ar-Ge harcamalarında azalan yatırım getirisi yaşayan bir sektör bağlamında geçerlidir (örneğin, Deloitte'un on iki önde gelen biyofarma şirketiyle yaptığı bir çalışmada 2010'da %10,1'den 2016'da %3,7'ye). Etkili bir şekilde nasıl hızlı bir şekilde başarısız olur ve çoğu zaman kendi başına bir makale olur - büyük verinin bu sorunu nasıl çözebileceğine dair bu Toptal makalesine göz atın.

İkincisi, bu senaryo ağacı NDA onayından sonra durur, ancak onay sonrası - yani gelir aşaması için de makul bir şekilde senaryolar geliştirilebilir. Bununla birlikte, bu aşamadaki sonuç dağılımı umarım daha sürekli olacaktır, böylece kişi genellikle beklenen değerleri kullanarak tek bir senaryo ile basit bir şekilde çalışabilir.

Riske göre ayarlanmış NPV'ye Geri İndirim

Senaryoları ve ilgili nakit akışlarını ve olasılıklarını geliştirdikten sonra, nakit akışlarını bugüne indirgememiz gerekir. Bir yandan senaryolar aracılığıyla zaten bir miktar belirsizliği/riski yakaladığımızı unutmamalı, bu nedenle aşırı yüksek (risk sermayesi yöntemi tarzı) iskonto oranı kullanmamalıyız. Öte yandan, ne kadar erken aşamadaysak, o kadar fazla kalan risk (senaryolarla yakalanmayan) vardır ve bu da daha yüksek bir iskonto oranını haklı çıkarır. İşte farklı vade aşamalarındaki biyoteknoloji şirketleri için bazı örnek iskonto oranları:

Bu riske göre ayarlanmış NPV'yi doğru yorumlamak önemlidir: Bu beklenen bir değerdir, temeldeki bir sonuç dağılımını maskeler ve ikiliye yakın olmak kadar basit olabilir (örneğin, bir faz III ilacı olan bir şirket) veya çok daha karmaşık olabilir geliştirme sürecinde birden fazla ilaca sahip bir şirket olması durumunda - bu da bizi bir sonraki konumuza getiriyor: birden fazla ilaç adayının nasıl yönetileceği.

Birden Fazla İlaç Adayı: Portföy Görünümü

Tek ilaçlı bir boru hattının birkaç uyuşturucu içeren bir boru hattından nasıl farklı olabileceğini anlamak için bir örnek kullanalım. Biyoteknoloji yatırım konferansına giderken, bir sokak dolandırıcısı sizi yakalar ve size bir yazı tura oyunu sunar: 100$ kazanırsınız; yazılar hiçbir şey almazsınız - oynamak için ne kadar ödersiniz? Ardından, başka bir sokak dolandırıcısı gelir ve size biraz farklı bir oyun sunar: Yazı turasını on kez atar ve her tura geldiğinde 10 dolar kazanırsınız - bu durumda oynamak için ne kadar ödersiniz? Olası sonuç dağılımlarını inceleyelim—matematiksel olarak konuşursak, solda bir Bernoulli dağılımı ve sağda bir binom dağılımı:

Her iki oyunda da beklenen kazancınız aslında 50$'dır; ancak 1 jetonlu çevirme oyununun "daha riskli" olduğunu kolayca görebilir ve sezgisel olarak anlayabilirsiniz. Bu riski ölçmek için, kazancınızın standart sapmasına bakabiliriz - 1 jetonlu oyun için 50$ ve 10 jetonlu oyun için yaklaşık 16$. Bu nedenle, 50$'lık "adil" fiyatı oynamaya ve ödemeye zorlansaydınız, çoğu insan ikinci oyunu seçerdi - riske göre ayarlanmış getirisi, aşağıda döneceğimiz bir nokta olan ilk oyunun getirisinden daha üstündür.

Tabii ki, artık "yazı-tura"yı (örneğin) "faz III ilaç" ile değiştirebileceğimizi ve olasılığı uygun olana ayarlayabileceğimizi anladınız, bu durumda, yukarıdaki tabloya göre %65 diyelim (sonraki NDA aşaması)—bizim lehimize olan bir madeni para! Bir jeton kasası, hattında bu tür sadece bir faz III ilacı olan bir şirket olabilirken, on jetonlu kasa on faz III ilaca sahip bir şirket veya (örneğin, bir biyoteknoloji yatırımcısının bakış açısından) birkaç tane olabilir. companies with a total of ten phase III drugs in their pipelines (each single company may have as few as just one pipeline drug).

Even if we just stick to a simple fail/success binary outcome, you can see that the number of potential outcomes scales exponentially with the number of drugs (n), specifically: 2 ⁿ . Once we add in all necessary intermediate scenarios, as per the discussion above, things can get unwieldy quickly and too cumbersome to calculate by hand or on a spreadsheet. My choice would be to run a Monte Carlo simulation in an appropriate computing environment—not Excel!—eg, R. The simulation essentially “flips coins” (respecting the input probabilities the user provides) at every outcome node and runs a large number of trials, eventually covering/providing a meaningful sample of outcomes that could happen in the real world. The Monte Carlo simulation hence outputs a distribution of outcomes (specifically, NPVs) on which you can then calculate statistics like the mean and standard deviation.

One caveat: The probabilities of success for several drugs may not be statistically independent of each other—eg, imagine a company that has two (or even more) drugs that use the same innovative therapeutic approach, focusing on different conditions. In that case, the math becomes more complex and goes beyond the scope of this overview article.

So, in the line of comparing the coin flip games at the beginning of this section, how can one compare (in a quantified way) pipelines with several drugs against each other? This also goes beyond the scope of this article, but suffice to say we can borrow metrics from finance that are designed to adjust returns for risk—eg, the Shape ratio or Sortino ratio. In general, though, one takeaway from this section should be that multiple drugs (especially if independent of each other) de-risk the drug portfolio, which is also the reason why a one-drug, pre-clinical biotech startup may have to offer 100%+ expected IRRs to its venture investor, whereas that same venture fund, benefiting from diversification, may get away with offering 20-30% IRRs to its investors.

Does this mean every biotech company should try to have several candidate drugs? Şart değil. This is a complex question that depends, inter alia, on things like the company's scientific, management, and financial capacity. If you have the world's best team to work on a specific therapeutic approach, you can intuitively see that forcing that team to diversify into other areas may be distracting and therefore possibly even increase risk. If a biotech company wants to de-risk, there are, of course, also other ways—notably, via partnerships whereby, eg, the company gives up some upside (revenue share) in exchange for limiting downside (sharing R&D and/or eventual marketing cost). In such a partnership, a biotech company's drug may also help to de-risk the other company's overall pipeline, which brings us to final discussion.

What Is the Pipeline Worth to Somebody Else?

There is standalone value (the subject of this article up to this point) and then there is the value of a company to somebody else (like a partner, investor, or acquirer), which takes into account factors such as:

• Operational synergies—eg, on R&D, manufacturing, or marketing
• “Strategic” synergies
• Financial synergies—eg, the other company may have a lower hurdle rate due to lower cost of capital. (think a big, diversified pharma company)
• The de-risking impact we discussed in the previous section—ie, improving the acquiring company's risk-adjusted expected returns

Ayrılık Düşünceleri

As a finance professional and enthusiastic hobby biologist who loves to read biology books and take open online medicine courses, I am inclined to close on the following note: I hope that while the scientific work is the most important value driver of a biotech company, there is room for savvy financial experts to add value, such as tasks like conceiving and negotiating partnerships that increase risk-adjusted returns and hence value to all sides. As prominent biotech investor Stephen Diggle noted in a recent Bloomberg article: “Bringing financial expertise to fledgling biotech companies helps create value because management consists mostly of scientists who focus on research and development.” Of course, if the financial expert has some domain expertise and is passionate about the science, all the better!